Современный рынок диктует новые условия. Теперь компании недостаточно знать максимально общий портрет потребителя, чтобы проводить успешные рекламные кампании и увеличивать продажи. Маркетинг требует точности и нацеленности на конкретные узкие группы пользователей или даже конкретных людей. Вручную создавать кампании, которые будут доносить индивидуальные предложения, практически невозможно, поэтому в прогнозировании, планировании и реализации маркетинга брендам должен помогать искусственный интеллект. В этой статье разберемся, как генеративные модели помогут бизнесу.
Контекст: почему маркетологам нужна помощь ИИ
ИИ как помощник маркетолога: реализация перехода от общего к частному
Почему нужно переходить от широких таргетингов к узким
Как искать точки соприкосновения аудитории с брендом с помощью ИИ
Контекст: почему маркетологам нужна помощь ИИ
Сценарии потребления в современном мире сильно изменились. Пользователь получил большое количество каналов, через которые он может покупать товары и услуги, у него в целом изменились привычки как в онлайне, так и в офлайне. Потребитель все больше осознает свою важность, он уже не готов довольствоваться общими фразами в объявлениях, до него сложнее «дотянуться» через блокировщики рекламы и баннерную слепоту. Все это приводит к тому, что бизнес вынужден адаптироваться к новой реальности, использовать максимум каналов и создавать индивидуальные предложения.
Агентство Deloitte провело исследование персонализированного клиентского опыта и выяснило, что 69% потребителей с большей вероятностью совершат покупку у бренда, который персонализирует опыт.
Один из недавних примеров качественно проведенной зарубежной маркетинговой кампании с отличными результатами – акция Starbucks, приуроченная ко Дню святого Валентина. Компания изучила потребности своих постоянных клиентов и их привычки, поэтому предложила продукт, который им точно был нужен: тематический, красивый и ограниченный по количеству. Последний фактор был особенно важным, потому что Starbucks строит вокруг себя атмосферу «клуба», принадлежность к которому нужно подчеркивать. Редкий мерч отлично работает на эту стратегию. Эффект FOMO (опасения опоздать) помог продукту стать виральным и принести компании финансовую и репутационную прибыль.
Рассмотрим внешние и внутренние факторы, которые влияют на поведение потребителей.
- Экономическая нестабильность и растущая инфляция. Из-за них пользователи готовы отказаться даже от сверхпопулярных продуктов.
- Приверженность тем или иным ценностям и желание того же от брендов (экологическая повестка, инклюзивность, эксклюзивность, благотворительность и т. д.).
- Ощущение личной значимости для бренда, наличие запоминающегося взаимодействия. Здесь имеет значение работа всех отделов компании: маркетинга, клиентского сервиса, производства.
Чтобы учесть влияние всех этих факторов и обработать огромный массив информации о потребителе, можно использовать генеративный искусственный интеллект, или GenAI. Нейросети должны помочь брендам лучше понять целевую аудиторию, выделить тенденции поведения пользователей, найти точки соприкосновения (темы, площадки). В некоторых случаях информация, собранная ИИ, может повлиять не только на рекламную стратегию, но и на позиционирование компании в целом.
ИИ как помощник маркетолога: реализация перехода от общего к частному
Интеграция ИИ в маркетинг – комплексный процесс, запустить который следует по ряду причин. Нейросети помогают специалисту сэкономить время и лучше понять свою целевую аудиторию. В течение последних 2 лет многие рекламные площадки внедряют ИИ в свои процессы. Так они помогают маркетологам и специалистам по рекламе быстрее и эффективнее запускать кампании. Наш сервис click.ru также использует возможности ИИ, но помимо этого еще дает доступ к целой экосистеме профессиональных инструментов и партнерской программе, с помощью которой можно возвращать часть потраченных бюджетов. Однако маркетологи и сами могут использовать ИИ, чтобы планировать, собирать данные об аудитории и получать инсайты.
Почему нужно переходить от широких таргетингов к узким
Потребление меняется, поэтому от маркетологов тоже ждут обновления стратегий. И одним из факторов, которые трансформируют рынок рекламы, является генеративный ИИ. Он открывает большое количество возможностей, чтобы «дотянуться» до конкретного пользователя, узнать о нем больше. Помимо современных технических достижений большое влияние на изменения в маркетинге оказывает демографическая и экономическая ситуация. Например, эксперты Deloitte поделились данными, какие факторы будут самыми значимыми для рекламного рынка США в ближайшие годы:
- поколение альфа (рождены после 2010 года) будет самым разнообразным по этническому составу, соответственно, интересы у его представителей будут сильно различаться;
- рождаемость постоянно снижается, в составе населения США скоро будет больше людей старше 65 лет, чем моложе 18;
- к 2040 году женщины будут контролировать больше богатств, чем мужчины (доля вырастет с 49 до 65%).
Все эти факторы спровоцируют переход от массовых таргетингов к более мелким и точечным. Такую динамику уже можно заметить в североамериканском ритейле: производители напитков значительно расширили ассортимент, чтобы закрыть потребности в разных частях страны, ресторанные сети адаптируют ценовую политику и меню, компании разделяют бизнес на множество брендов, чтобы формировать индивидуальные предложения для разных категорий покупателей, и т. д.
Как искать точки соприкосновения аудитории с брендом с помощью ИИ
Сейчас бренды активно используют различные тактики охвата потребителей: контакты через соцсети, коммуникацию через лидеров мнений, экспертные блоги с материалами, направленными на узкие группы пользователей, и т. д. Однако все это – варианты реализации маркетинга. Они должны опираться на данные о пользователях, получить которые поможет ИИ.
Поиск конкретных пользователей. С помощью генеративных нейросетей можно сформировать нишевые мелкие сегменты аудитории для продвижения товаров и услуг на разных платформах. Благодаря этому можно проводить маркетинговую политику, направленную на привязку человека к бренду. Так, благодаря ИИ бизнес может узнать, что Игорь из Омска скорее всего в ближайшую неделю купит набор бит и сверел, потому что вчера он приобрел шуруповерт без комплекта оснастки. Эта информация поможет компаниям и рекламным платформам показать персонализированную рекламу: баннер интернет-магазина на новостном сайте и объявление с популярным блогером в соцсетях.
Создание групп пользователей на основе большого количества моделей поведения. Знание клиентской базы выходит на новый уровень благодаря использованию GenAI. Теперь простые демографические и географические данные можно расширить следующей информацией.
- Данные от внешних источников – базы данных от представителей различных сегментов рынка позволяют больше узнать о пользователе, который входит в вашу ЦА.
- Модель склонностей – предсказательный метод, который позволяет на основе предыдущих действий пользователя с высокой точностью предположить, купит ли он тот или иной товар.
- Пожизненная ценность клиента – расчеты, сколько денег может принести конкретный пользователь за все время пользования товарами и услугами компании. Раньше считалось, что такой подход может позволить себе только очень крупный бизнес в сфере финансов и онлайн-ритейла, но ИИ делает его доступнее.
- Модель оттока – это предиктивная модель, которая позволяет оценить вероятность ухода потребителя в конкретный момент времени. Она делит всех пользователей на тех, кто точно останется и точно уйдет, чтобы бизнес мог удержать сомневающихся.
С помощью ИИ можно найти незаметные тенденции и связи между группами пользователей, потому что нейросетям доступны большие массивы данных и они не ограничены стереотипами. Применение искусственного интеллекта для непрерывного анализа данных в перспективе позволит быстро корректировать или менять маркетинговую стратегию, чтобы адаптироваться к рынку.
Как планировать с помощью ИИ
Когда персонализированная реклама создаст интерес вокруг бренда, ИИ поможет спланировать спрос и даже складской запас товаров.
Брендам, которые полагаются на постоянное наличие товаров в онлайн- и офлайн-магазинах (продукты питания, товары первой необходимости), ИИ поможет прогнозировать количество единиц для каждой торговой точки. Чтобы сделать это, нейросеть проанализирует спрос, количество продаж, посещаемость магазина, сезонность, информацию о нарушении логистических цепочек и пр. На основе полученных данных она сформирует предложения по наполненности складов, чтобы у бизнеса не было избытка и недостатка товаров.
GenAI также может предлагать стратегические решения для бизнеса. Например, нейросеть может посоветовать поддерживать низкий уровень запасов на рынках с высоким спросом, чтобы создать незначительный дефицит, который будет поддерживать интерес к продукту. Это хорошо работает на рынках с ограниченным ассортиментом и сравнительно небольшой аудиторией (нишевые продукты, не относящиеся к категории первой необходимости).
Генеративные нейросети непрерывно развиваются: появляются новые сценарии использования, аналитические возможности. В скором времени ИИ станет еще более полезным для маркетолога с точки зрения традиционных методов продвижения и сможет создать вместе с человеком новые нестандартные подходы.
